近日,Hexaware Technologies Limited发布了一份名为《Accelerating Teradata ETL Performance: Advanced Partitioning Techniques with AWS Glue》的行业研究报告。这份报告主要探讨了如何利用AWS Glue的高级分区技术来加速Teradata的ETL性能,通过分区技术解决大规模数据写入时的效率问题,提高数据处理速度,优化资源使用,并增强系统的可扩展性和容错能力。报告中详细介绍了分区策略的实施步骤、性能比较指标以及优化分区数据写入的最佳实践,提供了对于希望提升ETL流程效率的企业和数据工程师来说极具价值的洞见和指导。
在当今这个数据驱动的时代,企业每天都要处理海量数据。这些数据的高效管理对于快速获取商业洞察、降低资源消耗至关重要。特别是对于使用Teradata这类大型数据库的企业来说,大规模数据写入可能会成为瓶颈,导致延迟、系统过载和运营成本增加。AWS Glue作为一个无服务器数据集成服务,通过自动化提取、转换和加载(ETL)工作流程,简化并加速了数据处理过程,实现了大规模数据的无缝移动和转换。
AWS Glue的分区功能和PySpark能力,赋予了数据工程师优化ETL管道的能力,实现了对Teradata的高性能数据写入。通过将大型数据集分区并利用Glue的分布式架构,可以实现更快的执行速度、更好的容错性和无缝的可扩展性。分区技术通过将大型数据集划分为更小的逻辑块进行并行处理,解决了传统ETL方法在处理数百万或数十亿行数据时常见的问题,如顺序数据处理、资源竞争和错误处理复杂性。
分区技术不仅能提高性能,还能优化资源利用率,实现巨大的可扩展性,并支持并行写入,从而提高效率。对于Teradata来说,分区重新定义了数据的摄入方式:不再是顺序写入,而是利用AWS Glue的分布式架构和Teradata的批量加载能力进行并行写入,从而提高了执行速度、容错性和可扩展性。使用传统方法如JDBC(Java数据库连接)向Teradata这样的数据库写入数百万行数据时,会面临重大挑战。JDBC在小规模操作中足够,但在处理大型数据集时会成为瓶颈。
JDBC的限制和影响包括缓慢的顺序处理、无并行处理、高资源使用、错误处理复杂、有限的可扩展性和数据倾斜。这些限制转化为延迟、高成本和增加的手动工作量。为了克服这些挑战,需要一个解决方案,能够通过并行化处理数据、优化资源利用、优雅地处理错误,隔离失败而不会影响整个数据集。
AWS Glue以其内置的分区和分布式处理能力,有效地解决了这些问题,使得ETL管道可扩展、高效和可靠。Hexaware利用AWS Glue的分区特性,克服了传统JDBC方法在写入大规模数据集到Teradata时的限制。通过利用Spark的分布式架构,设计并部署了可扩展的ETL管道,实现了更快的执行速度、高效的资源利用和容错性。
Hexaware采用了两种主要的分区策略:默认分区和自定义批处理分区。默认分区由Spark自动分区数据,而自定义批处理分区允许定义分区大小、批配置和键,以优化数据分布。自定义批处理分区在处理超过100GB的大型数据集或需要满足特定性能SLA时变得非常有价值,提供了复杂转换逻辑所需的灵活性,并提供了对资源利用的细粒度控制。
自定义批处理分区的优势在于完全控制分区大小和批配置,优化性能,通过调整分区和批大小轻松处理数十亿行数据,并且隔离错误到特定批次或分区,简化重试和恢复。当处理大型数据集、需要精确控制分区大小和批处理,或者在优化资源使用和最小化执行时间至关重要时,应使用自定义批处理分区。
AWS Glue的分区能力与传统JDBC方法相比,在执行时间、数据库负载、资源利用、可扩展性和错误处理方面都有显著优势。AWS Glue的分区减少了75%的执行时间,将20分钟缩短到仅5分钟。Glue的分布式写入平衡了数据库负载,确保了高效的资源使用。Glue的分布式架构优化了资源使用,允许ETL系统在不增加负担的情况下处理更大的工作负载。JDBC管道在数据量增加时难以扩展,而Glue的分区动态适应数据集大小和集群资源,确保了无缝扩展,即使对于数十亿行的数据集也是如此。Glue将错误隔离到特定分区或批次,如果发生故障,只需要重试受影响的批次,而其余管道继续不间断。与传统JDBC要求重新处理整个批次相比,节省了时间和资源。
这篇文章的灵感来自于《Accelerating Teradata ETL Performance: Advanced Partitioning Techniques with AWS Glue》这份报告。除了这份报告,还有一些同类型的报告也非常有价值,推荐阅读,这些报告我们都收录在同名星球,可以自行获取。
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